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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

水稻作为一种重要的粮食作物，在气候变化背景下，其生长发育期和产量受各类极端气候事件影响显著。极端气候事件诱发的农业气象灾害已成为制约水稻稳定生产的重要因素之一，引起了政府和相关科研机构的广泛重视。中国是世界上最大的水稻生产国，而江苏省是中国水稻生产主产区之一，常年总产1700 104 t 左右，占全省粮食总产60%左右，约占全国水稻总产的10%。基于此，提出“极端干湿变化对江苏省水稻产量的潜在影响”，具有重要意义：① 水稻是江苏省重要的粮食作物、经济作物，研究气候变化背景下干湿过程对水稻产量影响对于制定气候变化适应政策未雨绸缪、实现区域粮食生产可持续发展具有重要现实意义；② 目前气候变化研究中对江苏省水稻高温热害的相关探索分析较多，而关于极端干湿事件等其他灾害事件带来的产量波动影响研究较少，本项目可以完善该区域水稻气象灾害风险管理。

国内外研究现状

江苏省重要的水稻生产地位促使不少学者从不同灾种出发，对影响水稻生产安全的气象灾害进行的研究分析。沈良芳（2007）利用江苏省1961～2004 年逐月降水量资料，利用帕尔默干旱指标对江苏省干旱的空间分布特征进行分析，指出江淮、苏南以及淮北地区是帕尔默干旱指数最为敏感的地区。秦成云等（2007）利用江苏省 64 站 1960～2008 年的逐日暴雨资料，运用统计学方法、11年滑动平均方法及小波变换方法分析了江苏省暴雨的强度的气候特征和时空分布规律。李超等（2013）选用了1981 ～2010 年江苏省沿海地区的大风资料，分析了沿海地区大风的气候特征。研究表明:江苏省沿海地区最大风速≥6 级和≥8 级的概率逐年递减。包云轩等（2012）利用温度距平、气候倾向率和 M-K检验法研究江苏省不同区域的气候变暖特征，并分析江苏省水稻热害的时空分布规律及其对产量的影响。

2. 研究的基本内容

1、以52个县市多年单季稻产量的时间序列为基础，采用五年滑动平均法提取各县市水稻气候产量的波动序列，此后利用主成分分析将研究区划分为具有不同气候产量波动特征的若干子区域。

2、在各子区域内，利用标准化降水指数（SPI）表征极端干湿事件，并从中提取各月的SPI序列，为后续研究做准备；

3、利用M-Ktrend test等统计方法对不同子区域各月SPI序列进行诊断分析，探求其研究区水稻生长季的干湿变化趋势；4、利用相关分析和多元逐步回归分分析建立各子区域内不同月份SPI序列和水稻气候产量的数量统计关系；5、重点分析具有产量指示作用的关键指标的时空变化特征。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

1、2017年1~2月，阅读相关参考文献，完成数据的预处理和准备工作；2、2017年2~3月，各县市水稻气候产量的提取，基于气候产量波动特征的分区；3、2017年3~4月，各子区域各月SPI序列的构建，水稻气候产量和SPI序列的线性分析；4、2017年4~5月，相关图表制作，论文撰写修改

4. 参考文献

[1] 朱琳, 叶殿秀. 陕西省冬小麦干旱风险分析及区划[j]. 应用气象学报, 2002, 13(2): 201-206.

[2] 吴东丽, 王春乙, 薛红喜, 等. 华北地区冬小麦干旱风险区划[j]. 生态学报, 2011, 31(3): 760-769.

[3] 赵俊晔, 张峭, 赵思健. 中国小麦自然灾害风险综合评价初步研究[j]. 中国农业科学, 2013, 46(4): 705-714.